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Transformer中的相对位置编码

人工智能

导言

Transformer，这一自2017年以来大放异彩的模型结构，在序列标注任务上的表现却一直备受诟病。究其原因，根源之一在于Transformer固有的位置编码缺陷。本章将深入探讨相对位置编码的奥秘，并通过代码实现引领读者领略其精妙之处。

Transformer的位置编码

Transformer模型的本质是一种注意力机制，它允许模型同时关注序列中的多个元素。为了赋予模型顺序信息，引入了位置编码的概念，它将序列中元素的位置信息嵌入到模型输入中。

绝对位置编码

Transformer最初采用的是绝对位置编码，即为序列中的每个元素分配一个唯一的ID。这种编码方式虽然简单，但存在以下缺陷：

  • 固定长度限制： 绝对位置编码仅适用于固定长度的序列。对于长度可变的序列，需要额外的处理。
  • 顺序依赖性： 绝对位置编码依赖于元素在序列中的顺序，这限制了模型对序列中元素顺序扰动的处理能力。

相对位置编码

相对位置编码旨在克服绝对位置编码的缺陷。它通过计算元素之间的相对位置来生成位置信息。这种编码方式具有以下优点：

  • 长度无关性： 相对位置编码与序列长度无关，适用于长度可变的序列。
  • 顺序无关性： 相对位置编码独立于元素在序列中的顺序，增强了模型对顺序扰动的鲁棒性。

相对位置编码的实现

在代码实现中，相对位置编码的计算方法如下：

def relative_position_encoding(length, max_length=1024):
    """
    计算相对位置编码。

    Args:
        length: 序列长度。
        max_length: 最大序列长度（可选，用于缓存计算）。

    Returns:
        相对位置编码。
    """

    pos_embeddings = np.zeros((length, length))
    for i in range(length):
        for j in range(length):
            if i == j:
                pos_embeddings[i, j] = 0
            elif j > i:
                pos_embeddings[i, j] = i / j
            else:
                pos_embeddings[i, j] = j / i
    
    return pos_embeddings

相对位置编码在TENER中的应用

TENER是一个基于Transformer的中文NER模型，它巧妙地运用了相对位置编码。通过以下代码，读者可以直观地了解其在模型中的应用：

class TENER(nn.Module):
    """
    TENER模型。
    """

    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_layers, num_heads):
        super().__init__()
        self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.relative_position_encodings = nn.Parameter(relative_position_encoding(1024))
        self.transformer = nn.Transformer(num_layers, num_heads, embedding_dim)
        self.output_layer = nn.Linear(embedding_dim, num_classes)

    def forward(self, input_ids):
        embeddings = self.embeddings(input_ids)
        embeddings += self.relative_position_encodings
        output = self.transformer(embeddings)
        output = self.output_layer(output)
        return output

总结

相对位置编码是Transformer模型中一项重要的技术，它赋予模型顺序信息，解决了绝对位置编码的缺陷。通过代码实现，读者可以深入理解相对位置编码的原理及其在TENER模型中的应用。随着研究的不断深入，相对位置编码将继续发挥重要作用，推动Transformer模型在序列标注任务上的发展。